资源说明 【1】资源属于对应项目写的论文,写作规范、逻辑紧密、用语专业严谨,内容丰富饱满,可读性强,很适合对该领域的初学者、工程师、在校师生、毕业生等下载使用。 【2】论文适合学习借鉴参考,为您的类似项目开发或写作提供专业知识介绍及思路。 【3】资源非项目源码,如需项目源码,请私信沟通,不Free。 【4】可用于毕业设计、课程设计,切记完全照抄! 【5】鼓励大家下载后仔细研读,多看、多思考!搞懂里面的知识点及实验内容。欢迎交流学习! ### 基于场景理解和深度学习的滞留物识别和异常行为检测方法研究 #### 一、引言 随着城市化进程的加快以及信息技术的发展,如何有效地保障公共安全成为了一个重要的议题。滞留物识别和异常行为检测作为计算机视觉领域的重要组成部分,对于维护社会治安、预防犯罪具有重要意义。当前,大多数研究集中在单一物体识别或行为分析上,而缺乏对复杂场景中滞留物与其所有者之间的关联性分析。此外,在实际应用中还面临着诸如背景复杂性、光照变化、低质量图像等问题。 #### 二、研究背景与意义 ##### 1. 滞留物检测的重要性 滞留物通常指在公共场合或人流密集区遗留的物品,例如行李箱、包裹等。这类物品如果不及时处理,可能对周围人群构成安全隐患,甚至引发恐慌情绪。因此,开发一种能够快速准确地识别滞留物的技术显得尤为重要。 ##### 2. 异常行为检测的应用价值 除了滞留物本身外,了解滞留物背后的行为模式也十分重要。通过对滞留物的检测和分析,可以推断出相关行人的行为意图,从而更早地发现潜在的安全威胁。 #### 三、研究内容概述 本研究主要围绕以下三个方面展开: - **滞留物及其与行人之间关联性的分析** - **复杂场景下的滞留物检测** - **低质量图像下的滞留物分类** #### 四、具体研究方法 ##### 1. 滞留物及其与行人之间关联性的分析 - **目标追踪算法**:利用改进的相关滤波算法进行行人追踪,结合多重方向背景模型进行行人和静态目标检测。 - **连通区域信息**:利用追踪行人和物品分离时刻的连通区域进行滞留物检测。 - **滞留物识别**:采用主成分分析与欧式距离相结合的方法进行滞留物识别,并利用几何仿射不变矩阵和欧式距离结合的邻近算法匹配样本图像。 ##### 2. 复杂场景下的滞留物检测 - **多特征融合算法**:首先采用多特征融合算法对静态目标进行检测。 - **深度学习方法**:通过深度学习方法重新检测静态目标,确定被滞留目标的位置和类别。 - **多尺度场景理解**:提出基于多尺度场景理解的有效语义信息,用于确定滞留的目标,并分析该滞留物所有者的异常行为。 ##### 3. 低质量图像下的滞留物分类 - **图像质量分析**:利用多个评价指标对图片进行分析,判断图片或视频的质量是否达到细粒度物品识别的需求。 - **图像超分辨重建**:提升图像质量,改善目标分类的效果。 - **细粒度物品分类算法**:建立滞留物包类数据集,对双线性池化细粒度物品分类算法进行训练,并在不同数据集上进行检测。 #### 五、实验结果与分析 本研究在VISOR、CAVIAR、PETS2007、PETS2006、CDNET2014和ABODA等多个公开数据集上进行了实验验证。结果显示,所提出的算法在滞留物检测和识别方面表现出色,尤其在复杂场景和低质量图像情况下依然保持较高的准确率。 - **滞留物及其与行人之间关联性的分析**:在VISOR和CAVIAR数据集上的检测准确率优于现有方法。 - **复杂场景下的滞留物检测**:在PETS2007、PETS2006、CDNET2014和ABODA数据集上均取得了良好效果,能够在不同复杂场景中保持较高的检测准确率。 - **低质量图像下的滞留物分类**:在PETS2006、2007和ABODA数据集上进行了不同质量图像下的物品分类对比,证实了图像质量对于细粒度物品分类算法的巨大影响。 #### 六、结论 本研究提出了一系列针对滞留物识别和异常行为检测的新方法,包括基于连通区域信息的滞留物检测算法、基于场景理解的滞留物检测算法以及基于图像超分辨重建的细粒度物品分类算法。这些方法不仅提高了滞留物检测和识别的准确性,也为后续的异常行为分析提供了有力支持。未来的研究可以进一步探索更多样化的应用场景和技术手段,以应对不断变化的社会需求。
- 粉丝: 2557
- 资源: 2506
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助